CN117442163A - 一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警方法和装置，其中的淋巴水肿预警方法包括：步骤1、建立该次淋巴水肿传感信号的矩阵S₁;步骤2、从矩阵S₁提取特征，并获取患者的体征特征；步骤3、将步骤2所获得的特征和体征特征，作为随机森林算法的输入并进行训练；步骤4：采用十折交叉验证方法，对所获取的不同人群的特征进行评估，从而建立术后淋巴水肿风险预警模型。本发明的有益效果是：提高术后淋巴水肿风险预警的准确度，同时降低患者使用成本，提高患者的依从性。

Description

一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警方法及装置

技术领域

本发明涉及医疗健康信息技术领域，特别是一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警方法及装置。

背景技术

乳腺癌相关淋巴水肿是乳腺癌患者术后发生的主要并发症之一，发生率6.7% -62.5%。淋巴水肿不仅影响外观，降低生活质量，而且会使患者失去生活自理能力，成为妨碍患者回归家庭和社会的重要因素。淋巴水肿越到后期治疗难度越大，效果越差，因此及时筛查和早期预警淋巴水肿是非常重要的。目前，临床上对早期的隐匿性淋巴水肿缺乏有效的预警手段，主要通过直接测量肢体的围度或体积；或通过借助医学仪器分析淋巴水肿肢体的体液成分；或通过淋巴水肿的影像类辅助检查，包括同位素淋巴造影、近红外荧光成像。基于测量肢体的围度或体积方法的准确度较低；通过借助医学仪器的方法需要到医院进行检测，成本较高，限制了患者的依从性，且无法实现连续监测。

发明内容

针对目前术后淋巴水肿风险预警的难点，本发明提出了一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警方法，通过分析智能穿戴设备所获取的数据特征，提高术后淋巴水肿风险预警的准确度，同时降低患者使用成本，提高患者的依从性，是通过如下技术方案来实现的。

一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警方法，具体过程如下：

步骤1、建立该次淋巴水肿传感信号的矩阵S₁;

步骤2、从矩阵S₁提取特征，并获取患者的体征特征；

步骤3、将步骤2所获得的特征和体征特征，作为随机森林算法的输入并进行训练；

步骤4：采用十折交叉验证方法，对所获取的不同人群的特征进行评估，从而建立术后淋巴水肿风险预警模型。

一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警装置，包括：中央处理器、一个或者多个传感模块及多个电动马达，其中，所述传感模块包括：

压力传感器，其分布在传感模块的最外部，主要用于测量柔性可穿戴的袖套与患者皮肤之间的压力值；

湿度传感器：其分布在压力传感器的附近，主要用于测量袖套包围着的皮肤表面湿度；

湿度控制器：其分布在湿度传感器对面，主要用于控制袖套包围着的皮肤表面湿度；

激励源电极：其包括激励源正极和激励源负极，主要用于产生不同强度的电流刺激皮肤，使得患者体内的水分从皮肤表面析出，并控制水分流入微流控管；

微流控管：的内侧为水分传感器，外侧为加热器，微流控管的中间填充高吸收性材料，用于收集析出的水分。

本发明的有益效果是：提高术后淋巴水肿风险预警的准确度，同时降低患者使用成本，提高患者的依从性。

附图说明

图1是本发明实施例中的淋巴水肿预警方法的流程图。

图2是本发明实施例中的淋巴水肿预警装置的结构框图。

图3是本发明实施例中的淋巴水肿预警装置作用于人体的结构示意图。

图4是本发明实施例中的淋巴水肿预警装置作用于人体的应用结构示意图。

图5是本发明实施例中的微流控管的剖面结构示意图。

图6是本发明实施例中的淋巴水肿预警信号获取流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

如图2-4所示，本发明提出了一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警装置，用于淋巴水肿预警的智能穿戴设备1的结构如图2-5所示，其为柔性可穿戴的袖套结构，智能穿戴设备的内侧至少分布一个或者多个传感模块，用于获取患者的手臂或者身体其他部位的传感信号。

且智能穿戴设备的外侧集成多个电动马达，马达可以根据处理器2的指令调整袖套的口径及大小，使其满足测量要求。通过马达调整袖套的口径，使得其能覆盖手臂或者其他部位，其他部位如大腿、小腿、四肢关节部等袖套能覆盖的部位。

将智能穿戴设备覆盖水肿部位，启动电动马达，使得智能穿戴设备能紧紧包覆水肿部位。

图2、4给出了智能穿戴设备1中的传感模块的组成部分及功能。其主要包括以下五个部分：

压力传感器20，其分布在传感模块的最外部，主要用于测量柔性可穿戴的袖套与患者皮肤100之间的压力值。

湿度传感器31：其分布在压力传感器的附近，主要用于测量袖套包围着的皮肤100的表面湿度。

湿度控制器30：其分布在湿度传感器对面，主要用于控制袖套包围着的皮肤100的表面湿度。

激励源40：其包括激励源正极40a和激励源负极40b，主要用于产生不同强度的电流刺激皮肤，使得患者体内的水分从皮肤表面析出，并控制水分流入微流控管。

微流控管10：如图5所示，微流控管10的内侧为水分传感器103，外侧为加热器101，微流控管的中间填充高吸收性材料102，用于收集析出的水分。

微流控管10的水分子传感器103和加热器101与中央处理器连接，由中央处理器控制加热器，并获取水分子传感器的传感信号。

如图6所示，基于该智能穿戴设备的淋巴水肿传感信号获取过程如下：

S11：患者在手臂或者身体其他部位佩戴好该智能穿戴设备，并启动该设备。

S12：智能穿戴设备启动后，进入自动校准模式。

首先通过压力传感器测量柔性可穿戴的袖套与患者皮肤之间的压力值，如果压力值过小，则中央处理器发送指令至电动马达，马达根据中央处理器的指令调整袖套的口径及大小，使其压力值在设定的范围内。

其次，智能穿戴设备通过湿度传感器测量袖套包围着的皮肤表面湿度，如发现皮肤表面湿度过低或者过高，则中央处理器向湿度控制器发送工作指令。当湿度过低时，通过湿度控制器增加皮肤表面的湿度；当湿度过高时，则湿度控制器降低皮肤表面的湿度，使其湿度值在设定的范围内。

自动校准完成后，表明智能穿戴设备的工作条件已满足要求，进入淋巴水肿传感信号获取阶段。

S13：激励源产生强度为I₁的电流，电流经激励源正极流向与激励源的负极。在该电流的作用下，患者体内的水分发生定向运动，水分将从皮肤表面析出，并进入微流控管内部，被微流控管填充的高吸水性材料吸收，直至达到预设的时间（如1分钟），激励源停止工作。

S14：当激励源停止工作后，微流控管内侧的水分传感器通过分析高吸水性材料介电特性的变化，判断高吸水性材料所吸附的水分含量，并将水分含量值（即淋巴水肿传感信号）传送给中央处理器。

其原理是：根据材料含水量不同的介电特性的不同，即同一种材料吸收水分后、干燥时的介电特性是不一样的，不同的吸水量也会影响材料的介电特性，比如海绵，它仅仅吸了一点水，跟其完全吸饱水时的介电特性肯定有很大的差异。当信号与海绵相互作用时，在不同介电特性下，其所得的传感信号也是不一样的。

高吸水性材料具有海绵吸水性强的特点，根据其吸水后的含水量的差异，其介电特性是不同的。

因此，微流控管内中的高吸水性材料，可根据传感信号推算出水的含量，而高吸水性材料吸收皮肤表面的水份，从而反映出病人水肿的严重程度。

S15：微流控管外侧加热器开始工作，对微流控管进行加热，使得高吸水性材料的水分进行蒸发。同时，微流控管内侧的水分传感器实时监测水分变化。当高吸水性材料的水分低于阈值时，则停止加热。

本步骤的原理是：当测量结束后，通过加热的方式将微流控管内的高吸水性材料的水分蒸发掉，使得高吸水性材料的含水量恢复到原始状态，以便进行下一轮的测量。因为如果此次不对高吸水性材料的水分进行蒸发掉，该材料的水分如果达到饱和状态，那其就无法再吸收水分了，也就不能再继续进行下一轮的测量了。

S16：激励源产生强度为I₂的电流，电流经激励源正极流向与激励源的负极，重复步骤S13至步骤S15的过程，从而得到当电流为I₂，I₃，I₄，...,等不同强度时的水分含量值（即淋巴水肿传感信号）。

如图1所示，淋巴水肿传感信号获取完毕后，中央处理器对上述信号进行处理，从而实现患者发生术后淋巴水肿风险的预警，具体过程如下：

S1：建立该次淋巴水肿传感信号的矩阵S₁，其中S₁₁表示智能穿戴设备中的第1个传感模块在电流强度为I₁时所获取的传感信号，S₁₂表示智能穿戴设备中的第1个传感模块在电流强度为I₂时所获取的传感信号；S₂₁表示智能穿戴设备中的第2个传感模块在电流强度为I₁时所获取的传感信号，S₂₂表示智能穿戴设备中的第2个传感模块在电流强度为I₂时所获取的传感信号，以此类推。n表示不同电流强度值的总次数，m表示智能穿戴设备中传感模块的总数目。

S2：从矩阵S₁提取特征，包括矩阵中每行的平均值、标准差、差异系数、峰度、偏度、信号迁移率、傅里叶变换系数、频域熵、离散余弦变换系数、能量谱密度以及矩阵中每列的平均值、标准差、差异系数、峰度、偏度、信号迁移率、傅里叶变换系数、频域熵、离散余弦变换系数、能量谱密度。

S3：通过获取患者的其他特征包括手术时间、用药情况、睡眠状态、运动状态、心率变异性等。

手术时间是手术日起，到当前日期为止，通常以日或者小时为计数单位，输入手术日后，获取当前日期，从而得到天数，或者根据得到的天数得到小时数，如以小时计数时，手术日要记录手术完成的具体时间，精确到小时。

用药情况，是指每日用药次数，并输入该次数到模型中。

睡眠状态，输入或者从睡眠监测设备中获取每天睡眠的时长，以小时或者分钟计算。

运动状态，是指每天运动的时长，通常以小时或者分钟计算。

心率变异性，以时域分析的数值，将单位时间内的异常心率的SDNN:、SDANN、RMSSD、PNN50的值与正常值的差，将差值输入到模型中。

将步骤S2所获得的特征作为随机森林算法的输入并进行训练。

S4：采用十折交叉验证方法，对所获取的不同人群的特征进行评估，从而建立术后淋巴水肿风险预警模型。该模型的输出为病人发生术后淋巴水肿的风险值，风险值从0到100，输出范围内的一个值，数值越大表示风险越大,其中0表示无淋巴水肿风险，100表示出现淋巴水肿风险极高。

本发明实施例以自然日为单位，在其他实施例中也可以小时为单位。将从淋巴水肿传感信号的矩阵提取的特征，手术时间、用药情况、睡眠状态、运动状态、心率变异性值，输入到随机森林算法模型中，具体是：

判断从淋巴水肿传感信号的矩阵提取的特征，包括矩阵中每行的平均值、标准差、差异系数、峰度、偏度、信号迁移率、傅里叶变换系数、频域熵、离散余弦变换系数、能量谱密度以及矩阵中每列的平均值、标准差、差异系数、峰度、偏度、信号迁移率、傅里叶变换系数、频域熵、离散余弦变换系数、能量谱密度等，上述的特征越接近正常值，结果偏向越好；

判断手术时间与当前日期的间隔，间隔时间越长，结果偏向越好；

判断用药情况，用药时间越长或者用药计量递减，结果偏向越好；

判断睡眠状态，根据年龄段判断，睡眠时间在7-8小时内，结果偏向越好，睡眠时间越短或者越长，结果偏向差；在判断睡眠质量，分析睡眠中的快速眼动，深睡，浅睡时间，醒来次数，判断睡眠质量，睡眠质量越高，结果偏向越好。

判断运动状态，有无运动作为结果偏向依据，再根据运动质量，运动时间，消耗的卡路里，作为判断结果好坏依据；

判断心率变异性值，心率变异性正常，则结果偏向越好，心率变异性异常又分为偶尔异常或者频繁异常，根据异常次数，次数越多，结果偏向越差。

将上述特征作为结果好坏的偏向，综合分析得到总体结果的好坏的程度，输出风险值，再将风险值显示为从0到100中的数，使用户能容易理解并知晓风险程度。

本发明的技术效果是:

现有技术中，手术后的淋巴水肿的检测监测需要去医院，通过专用设备和仪器才能检验出，根据医嘱需要定期去医院检查。通过本发明的方案，在院外即可完成淋巴水肿的预警，再去医院进行诊断更为精准，不需要频繁去医院去检查，实现早诊断、早预防。不仅减少了对公共医疗资源的依赖，而且也减少了医疗费用的支出。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警方法，其特征在于，配置一个具有多个传感器，微流控管的智能穿戴设备，通过智能穿戴设备获取淋巴水肿传感信号，处理步骤如下：

步骤1、建立淋巴水肿传感信号的矩阵S₁;

步骤2、从矩阵S₁提取特征，并获取患者的体征特征；

步骤3、将步骤2所获得的特征和体征特征，作为随机森林算法的输入并进行训练；

步骤4：采用十折交叉验证方法，对所获取的不同人群的特征进行评估，从而建立术后淋巴水肿风险预警模型。

2.根据权利要求1所述的术后淋巴水肿预警方法，其特征在于，从矩阵S₁中提取的特征包括：每行的平均值、标准差、差异系数、峰度、偏度、信号迁移率、傅里叶变换系数、频域熵、离散余弦变换系数、能量谱密度以及矩阵中每列的平均值、标准差、差异系数、峰度、偏度、信号迁移率、傅里叶变换系数、频域熵、离散余弦变换系数、能量谱密度。

3.根据权利要求1所述的术后淋巴水肿预警方法，其特征在于，矩阵S₁表达为：

其中，S₁₁表示智能穿戴设备中的第1个传感模块在电流强度为I₁时所获取的传感信号，S₁₂表示智能穿戴设备中的第1个传感模块在电流强度为I₂时所获取的传感信号；S₂₁表示智能穿戴设备中的第2个传感模块在电流强度为I₁时所获取的传感信号，S₂₂表示智能穿戴设备中的第2个传感模块在电流强度为I₂时所获取的传感信号，n表示不同电流强度值的总次数，m表示智能穿戴设备中传感模块的总数目。

4.根据权利要求1所述的术后淋巴水肿预警方法，其特征在于，所述步骤1中，淋巴水肿传感信号的获取方法，包括如下步骤：

步骤1：佩戴好该智能穿戴设备，并启动该设备；

步骤2：智能穿戴设备启动后，进入自动校准模式，自动校准完成后，表明智能穿戴设备的工作条件已满足要求，进入淋巴水肿传感信号获取阶段；

步骤3：激励源产生强度为I₁的电流，电流经激励源正极流向与激励源的负极，在该电流的作用下，患者体内的水分发生定向运动，水分将从皮肤表面析出，并进入微流控管内部，被微流控管填充的高吸水性材料吸收，直至达到预设的时间，激励源停止工作；

步骤4：当激励源停止工作后，判断高吸水性材料所吸附的水分含量，并将水分含量值传送给中央处理器；

步骤5：微流控管外侧加热器开始工作，对微流控管进行加热，使得高吸水性材料的水分进行蒸发，同时，微流控管内侧的水分传感器实时监测水分变化，当高吸水性材料的水分低于阈值时，则停止加热；

步骤6：激励源产生强度为I₂的电流，电流经激励源正极流向与激励源的负极，重复步骤3至步骤5，从而得到当电流为I₂，I₃，I₄，...,不同强度时的水分含量值，即淋巴水肿传感信号。

5.根据权利要求4所述的术后淋巴水肿预警方法，其特征在于，步骤2中，自动校准包括：

首先通过压力传感器测量柔性可穿戴的袖套与患者皮肤之间的压力值，如果压力值过小，则中央处理器发送指令至电动马达，马达根据中央处理器的指令调整袖套的口径及大小，使其压力值在设定的范围内；

其次，智能穿戴设备通过湿度传感器测量袖套包围着的皮肤表面湿度，如发现皮肤表面湿度过低或者过高，则中央处理器向湿度控制器发送工作指令，当湿度过低时，通过湿度控制器增加皮肤表面的湿度；当湿度过高时，则湿度控制器降低皮肤表面的湿度，使其湿度值在设定的范围内。

6.一种基于智能穿戴设备的术后淋巴水肿预警装置，包括：中央处理器、一个或者多个传感模块及多个电动马达，其中，所述传感模块包括：

压力传感器，其分布在传感模块的最外部，主要用于测量柔性可穿戴的袖套与患者皮肤之间的压力值；

湿度传感器：其分布在压力传感器的附近，主要用于测量袖套包围着的皮肤表面湿度；

湿度控制器：其分布在湿度传感器对面，主要用于控制袖套包围着的皮肤表面湿度；

激励源电极：其包括激励源正极和激励源负极，主要用于产生不同强度的电流刺激皮肤，使得患者体内的水分从皮肤表面析出，并控制水分流入微流控管；

微流控管：的内侧为水分传感器，外侧为加热器，微流控管的中间填充高吸水性材料，用于收集析出的水分。